¿Por qué los científicos dicen que los cerebros son más rápidos que las computadoras?

Aquí hay un problema epistemológico básico que solo fue tocado por Chuck Sherrington: todos asumen que el cerebro procesa el mismo tipo de información que una computadora digital. No hay evidencia real que sugiera que lo hace, de hecho. Una computadora digital es una instanciación de una máquina de Turing, que es equivalente a ciertos tipos de autómatas. En primer lugar, para poder comparar el "poder de procesamiento" del cerebro con el de una computadora digital, es necesario demostrar que el cerebro emplea representaciones (entidades/estados discretos como bits) y reglas (transiciones bien definidas entre estados/bits). Nadie se ha acercado siquiera a hacer esto, ni siquiera para una subsección del cerebro .. Esto se lograría mostrando que el cerebro implementa algunos cálculos digitales: el famoso [1] de David Chalmers explica cómo se debe hacer esto. De acuerdo con el estado actual de la investigación, el cerebro parece ser un sistema biológico complejo, que opera en múltiples niveles de medición, ¡y no procesa información en términos discretos! Y sí, lo dice Chuck Sherrington, ¡las neuronas no se encienden y apagan simplemente!

[1] Chalmers, David J. "Una base computacional para el estudio de la cognición". (1993).

¿Alguna vez has visto el Watson de IBM? Watson está compuesto por un grupo de noventa servidores IBM Power 750, cada uno de los cuales utiliza un procesador POWER7 de ocho núcleos a 3,5 GHz, con cuatro subprocesos por núcleo. En total, el sistema cuenta con 2.880 núcleos de procesador POWER7 y cuenta con 16 terabytes de RAM. Debe conservarse en una (muy) amplia sala refrigerada.

Watson es un sistema informático de respuesta a preguntas (QA) que IBM creó para aplicar tecnologías avanzadas de procesamiento de lenguaje natural, recuperación de información, representación del conocimiento, razonamiento automatizado y aprendizaje automático en el campo de la respuesta a preguntas de dominio abierto. Según John Rennie, Watson puede procesar 500 gigabytes, el equivalente a un millón de libros, por segundo.

El debut oficial de Watson fue en el programa de juegos Jeopardy , donde se enfrentó a dos de los mejores jugadores de Jeopardy . Ganó, pero los humanos le dieron una oportunidad por su dinero. La mayoría cree que la victoria se debió más al tiempo de respuesta más rápido de Watson (se ingresó electrónicamente en el zumbador; Watson pudo activar el zumbador en unos ocho milisegundos, mientras que el tiempo de respuesta humano a la señal luminosa de seguir adelante es de varias décimas de segundo. En Además, para acceder a la memoria más rápidamente, el contenido se almacenó en la memoria RAM de Watson para el juego porque los datos almacenados en los discos duros son demasiado lentos para acceder.

Watson fue diseñado como un diagnóstico médico (así como otras aplicaciones). Con muchos años, decenas de técnicos, quién sabe cuántos miles de millones de dólares, y acceso a enciclopedias médicas, libros, revistas médicas e Internet, puede superar a los estudiantes de medicina de tercer año en una sola área: oncología (e incluso entonces, solo pulmón). , CA de próstata y mama).

Por lo tanto, un residente médico promedio (4 años de facultad de medicina y, digamos, segundo año de residencia) puede superar a una supercomputadora médica muy, muy rápida el 99% de las veces. Me especializo en Medicina de Atención Primaria: Medicina de Familia y Urgencias. Con unas pocas excepciones por año, a los pocos minutos de iniciar una conversación con un paciente, observando al paciente, leyendo sus signos vitales y escuchando las respuestas a quizás una docena de preguntas, ya he reducido mis diagnósticos a 2 o 3 candidatos principales y varias otras consideraciones menores. Soy un individuo con un cerebro que accede solo a la información a la que he estado expuesto, pero superaré a una supercomputadora médica > 99% del tiempo. En menos de 10 minutos. (Esto no significa que solo pase 10 minutos con un paciente. La medicina es más que un diagnóstico correcto).

Este es Watson:

Mi cerebro es del tamaño de la "W" grabada en la ventana de la habitación.

Dime tú: ¿Qué es "más rápido", una supercomputadora o un cerebro humano? Realmente depende de tu definición de "más rápido", ¿no?

Referencias:
Wikipedia
Poner a Watson a trabajar: Watson en el cuidado de la salud. IBM.
Watson de IBM es mejor para diagnosticar el cáncer que los médicos humanos
Las impresionantes capacidades de análisis de atención médica de IBM Watson continúan evolucionando

No estoy seguro de que las matemáticas se verifiquen en la pregunta (los ciclos de CPU por segundo parecen terriblemente altos), pero creo que hay algunos principios útiles a tener en cuenta, independientemente de los detalles de las matemáticas.

Así que supongamos que tenemos una computadora que puede realizar más operaciones por segundo que la suma combinada de todos los potenciales de acción en el cerebro por segundo. ¿Es la computadora más rápida que el cerebro?

La respuesta es que depende de cuál sea la pregunta. Ciertamente, hay tipos de procesamiento de información en los que las computadoras son mucho más rápidas que los cerebros humanos. Una calculadora barata puede resolver el problema 2854 x 239 mucho más rápido que el cerebro humano promedio. Pero los cerebros tienden a ser mucho más rápidos que las computadoras en problemas del tipo de reconocimiento de patrones.

El punto principal es que mirar la velocidad de los transistores y las neuronas es el nivel incorrecto, o al menos proporciona una imagen incompleta, para pensar en la velocidad del procesamiento de la información. No es que el 'hardware' no importe, pero otros factores también importan. Para una computadora, el software importa. Para un cerebro, la red de conexiones entre neuronas importa.

Anología Tomando la analogía y los cálculos directamente, está suponiendo que la unidad informática fundamental del cerebro es la neurona; no sabemos si esto es cierto. Podría ser una columna cortical , un grupo de varias neuronas , la neurona, una rama dendrítica (¡un artículo de revisión fascinante!), una sinapsis , receptores o vesículas de neurotransmisores (¿qué hay de las células gliales?). Este artículo describe la fascinación un tanto accidental con la visión histórica de que una neurona es 'la unidad'.

Entonces, a los números. Si uno trata el potencial de acción de una neurona singular como un 1/0 como un transistor, seguro que sus números tienen sentido. (¿No estoy seguro de dónde obtuviste la cifra del 1%?) Sin embargo, esto supone la suposición que eludí anteriormente. Si tuviera que ejecutar los números con sinapsis, el cerebro podría ganar.

Además, está asumiendo que una representación 1/0, con pico o sin pico, de una neurona es todo lo que hace el cerebro. No sabemos cómo el cerebro codifica la información; como han dicho otros, es posible que no funcione de la misma manera en serie 1/0 que hemos diseñado para que funcionen las computadoras. La información/procesamiento en el cerebro podría ser a través de tasas de activación de neuronas individuales, tasas de activación de población, sincronización de picos, etc. ( las secciones 1.5, 1.6 y 1.7 revisan algunos). ¡Imagínese que el momento en que un transistor cambió en comparación con otro fue importante! Además, esto solo considera los potenciales de acción (o EPSP si uno rehace los números con sinapsis). Las neuronas (y las sinapsis) son extremadamente no lineales y se puede realizar una gran cantidad de información/procesamiento antes o después de un potencial de acción (EPSP). Esta es la vieja cuestión de lo analógico (cerebros) frente a lo digital (ordenadores modernos).

Serial vs. paralelo Creo que un punto importante que falta en las respuestas anteriores es el hecho de que el cerebro es masivamente paralelo. Es decir, no hay ningún procesador que realice instrucciones en serie.

Una CPU típica (núcleo para ser específicos) en una computadora puede ser muy rápida en términos de cálculos por segundo, posiblemente mucho más rápido que una sola neurona, sin embargo, hay muy pocas de estas unidades individuales en comparación con el cerebro. . Es por eso que las supercomputadoras aprovechan cientos de CPU (y núcleos). Sin embargo, el número de estos núcleos es extremadamente bajo en comparación con el cerebro (si asumimos que una neurona es la unidad fundamental, véase más arriba), donde una analogía podría ser que cada núcleo/neurona es mucho más lento, sin embargo, hay millones (billones si 'la unidad' es una sinapsis) de núcleos.

Sí, ha considerado que una CPU tiene muchos transitores, sin embargo, la CPU en sí misma solo procesa información en serie. Hace esta operación, luego esta operación, luego esto, etc. Como dije anteriormente, esta es la razón por la cual las supercomputadoras usan muchas CPU, ya que esto les permite realizar un proceso algo paralelo. Sin embargo, esto es más complicado ya que en realidad, el programa paralelo de una computadora es típicamente solo uno en serie dividido varias veces. Por ejemplo, desea calcular qué es A+b donde A es una matriz enorme y b es una constante. Uno puede hacer esto en serie iterando a través de todos los elementos en A y agregando b; o, uno puede 'paralelizar' esto usando 10 CPU y dividiendo la matriz en 10 subconjuntos y haciendo que cada CPU realice una operación en serie en su propio subconjunto y finalmente concatene los subconjuntos resultantes nuevamente en A.la programación paralela es difícil ). El cerebro es verdaderamente paralelo. (La cita en la respuesta a esta pregunta anterior tiene una gran analogía).

Comparar los dos es fundamentalmente defectuoso ya que la forma en que cuantificamos el rendimiento de una CPU no se aplica al cerebro. Podría ser posible compararlos si se pudiera diseñar una métrica común, pero esto significaría que tendríamos que entender cómo el cerebro procesa la información en primer lugar, lo cual está muy lejos.

Como nota final, echa un vistazo a este artículo .

(Editado para incluir más detalles ya que hubo interés/comentarios).

La analogía de la computadora falla en varios puntos. Más notablemente, el estado de un "bit" en un sistema informático está completamente determinado en cualquier momento por el programa en ejecución. Las neuronas y las sinapsis son entidades cuánticas, cuyo estado en cualquier momento es una superposición. Tanto las neuronas como las sinapsis son seres vivos que, hasta cierto punto, actúan de forma independiente. Cada sinapsis es una nanocomputadora cuántica, mucho más poderosa que cualquier computadora existente y que realiza un "cálculo" que no puede, ni siquiera en principio, ser realizado por una computadora.

https://diaryofachristianskeptic.blogspot.ca/2018/01/the-synapse-as-quantum-nano-computer.html